也就是说,聚类结果依赖于初始中心点的选择! 参数设置: 当然K-Means 只是 sklearn.cluster 一共提供了 9 种聚类方法,比如 Mean-shift,DBSCAN,Spectral clustering(谱聚类)等 KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances='auto',verbose=0,random_state=No...
它实现的是,将数据集中的n个点划分到k个聚类中,使得每个点都属于离此点最近均值点所对应的聚类。 K-means算法优点在于简单、快速,但其缺点也很明显。 (1)使用K-means算法就必须要求事前给出k值,也就是预先确定好想要把数据集分成几类。 (2)不同的初始化点,最后通过K-means得出的聚类结果也有可能产生差异。
这里的k指的是初始规定要将数据集分成的类别,means是各类别数据的均值作为中心点。每个观测值被分配到最接近均值的聚类中,作为聚类的原型。随着分类类别数量的增加,最多招募5个类别,每个类别包含不少于2个数据。当聚类数等于5时,k-means聚类效果较好。 该文利用charls数据库两年的数据,采用描述性统计及差异性分析,...
本例代码model_km = KMeans(n_clusters=3)中参数n_clusters=3的作用是A.选取数据前3个特征参与训练模型B.指定Kmeans聚类中K=3,即最终分为3类 相关知识点: 试题来源: 解析 B Kmeans聚类中K为超参数,需要提前设置。这里K=3,即最终分为3类。反馈 收藏 ...